孙宇晨 凤凰网科技讯 北京时间3月6日，据路透社报道，根据周四的一份法庭文件，美国证券交易委员会(SEC)已同意和解针对中国加密货币企业家孙宇晨提起的民事欺诈案，孙宇晨旗下一家公司将支付1000万美元罚款。 2023年3月，SEC对孙宇晨及其旗下公司波场基金会(Tron Foundation)、BitTorrent基金会、Rainberry提起诉讼。 SEC指控他们涉嫌策划非法发行加密货币资产Tronix和BitTorrent、人为夸大交易量，并隐瞒向名人代言人支付的款项。 截至发稿，孙宇晨的律师或SEC尚未回复置评请求。(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。

据部分知情人士透露，甲骨文公司计划裁减数千个工作岗位，最早可能在本月实施。 由于计划仍处于保密阶段，知情人士要求匿名。 其中两位人士表示，部分裁员将针对公司预计因人工智能发展而需求减少的职位类别。 本周，甲骨文公司内部宣布，将对其云部门的许多空缺职位进行审查，此举实际上将放缓或冻结招聘流程。 在董事长拉里·埃里森的领导下，甲骨文公司正着手进行一项历史性的数据中心建设，以支持OpenAI等客户的AI工作负载。 这家长期以来以数据库软件闻名的公司，在过去几年中一直在转型，致力于加强其云计算部门，重点发展人工智能，旨在成为市场领导者亚马逊和微软的有力竞争对手。 据彭博社汇编的数据显示，华尔街预计，甲骨文云业务部门在数据中心方面的支出将导致其未来几年现金流为负，直到2030年这些支出才会开始产生回报。 上个月，甲骨文表示，今年将通过债务和股权发行相结合的方式筹集至多500亿美元资金。 对于裁员消息，甲骨文公司拒绝置评。 截至2025年5月底，该公司在全球拥有约16.2万名员工。 知情人士称，裁员计划仍在进行中，并可能发生变化。 此次裁员的背景，是甲骨文近年来押注AI云计算的激进战略。在公司创始人兼董事长Larry Ellison的推动下，Oracle正在进行历史上规模最大的基础设施投资——大规模建设用于AI计算的数据中心。 公司希望通过这些基础设施，为人工智能模型提供算力支持，并借此在云计算市场与Amazon和Microsoft展开更直接的竞争。 过去几十年，Oracle一直以数据库软件闻名于世。 但随着云计算成为科技行业的新主战场，这家公司也在加速转型，希望从传统软件公司转变为云基础设施提供商。 而人工智能的爆发，为这一转型提供了新的契机。例如，Oracle的数据中心正计划为像OpenAI这样的AI公司提供算力支持，以承载日益增长的大模型训练和推理需求。 华尔街分析机构预计，Oracle云计算部门未来几年用于建设AI数据中心的资本开支将极为庞大，甚至可能让公司的现金流在短期内转为负值。 彭博社统计数据显示，这种大规模投资可能要到2030年前后才会开始显现回报。为了支撑这场“豪赌AI”的计划，Oracle甚至表示今年可能通过债务和股权融资筹集多达500亿美元。 高昂的前期成本，也让投资者的态度发生了变化。2024年，市场一度对Oracle的AI战略非常乐观，公司股价全年上涨超过60%。 但随着投资规模不断扩大、利润压力增加，投资者情绪开始降温。自2025年9月的高点以来，Oracle股价已经下跌超过50%。裁员计划曝光后，股价也一度回落。

每次打开 AI 工具，你大概都要先想一秒钟：这个任务，该用哪个模型？写代码是一个，查资料是另一个，让 AI 帮你操作电脑，还得再开一个窗口。 今天过后，这种分裂感终于有了一个答案。 就在刚刚，OpenAI 正式发布 GPT-5.4，把编程、推理、计算机操控、网页搜索和百万 Token 上下文全部整合进同一个模型，且没有为了整合而牺牲任何一项的能力。 OpenAI CEO 山姆·奥特曼也在 X 平台发了一条简短推文，点出了五个方向：知识工作更强、网页搜索更出色、原生计算机操控、支持百万 Token 上下文、响应过程中随时可介入。 寥寥数语，对应的恰好是过去两年 AI 应用落地中最集中的五个痛点。 01 知识工作：十次有八次，AI 赢了专业人士 理解 GPT-5.4 在知识工作上的进步，需要先了解 GDPval 这个基准的设计逻辑。 它横跨美国 GDP 贡献最大的 9 个行业、44 种职业。任务是那些职场里每天真实发生的工作：给投资银行写财务模型、给医院排急诊班次、给销售团队做演示文稿。 任务完成后，把输出结果交给行业内的真实从业者盲测打分，看 AI 的产出能赢过多少比例的人类同行。 GPT-5.4 的答案是 83.0%，意味着十次对比中有八次以上，行业专业人士认为 AI 的产出达到或超过了人类同行水准。上代 GPT-5.2 是 70.9%，差距将近 13 个百分点。 进步在电子表格建模上表现得最为具体。GPT-5.4 模拟初级投行分析师完成建模任务，平均得分 87.3%，GPT-5.2 是 68.4%，GPT-5.3-Codex 是 79.3%，差距将近 20 个百分点。 法律平台 Harvey 的 BigLaw Bench 测试结果同样亮眼，GPT-5.4 得分 91%，专业服务评测平台 Mercor 的 APEX-Agents 基准中也拿下了第一。 准确性方面同样值得关注。幻觉问题一直是 AI 进入专业场景最大的拦路虎，每降低一个百分点，都意味着更多场景可以放心用它。 数据显示，与 GPT-5.2 相比，GPT-5.4 单条陈述出错的概率低了 33%，完整回复含有错误的概率低了 18%。 02 编程：一个模型，写代码测代码全包了 GPT-5.4 把 GPT-5.3-Codex 的编程能力整合进主线，对开发者来说，这意味着你不再需要为了写代码单独开一个模型，而且编程能力本身也没有因此打任何折扣。 SWE-Bench Pro 专门测试真实软件工程任务，GPT-5.4 得分 57.7%，GPT-5.3-Codex 是 56.8%，GPT-5.2 是 55.6%。整合之后，编程分数不降反升，同时还顺带获得了计算机操控等一整套通用能力，几乎找不到明显的弱点。 知名 AI 评测博主 Dan Shipper 试用后写道：「这是我们最近一段时间里见过 OpenAI 最出色的规划能力，代码审查也很强，而且成本大约只有 Opus 的一半。」 他点出了两个具体维度。其一，规划能力是长任务成败的关键，GPT-5.4 在任务拆解和持续推进上明显更有条理。其二，与 Claude Opus 相比约一半的成本，对需要大规模 API 调用的开发者来说，这个差距在账单上会非常直观。 开启 Codex 中的 /fast 模式后，可使 GPT‑5.4 的 token 生成速度提升最高 1.5 倍，使得用户可以在编码、迭代和调试过程中保持流畅的工作状态。 与此同时，新推出的实验性功能 Playwright Interactive 把 GPT-5.4 的编程体验又推进了一步。 GPT-5.4 在构建 Web 或 Electron 应用时，能够通过可视化浏览器进行实时调试，模型可以边写代码、边测试自己正在构建的应用，同时承担开发者和测试员两个角色。 OpenAI 展示了一个典型案例：仅凭一条轻量提示词，GPT-5.4 生成了一个完整的等距视角主题公园模拟游戏，涵盖基于瓦片的路径铺设与景点建设系统、游客 AI 寻路与排队行为，以及资金、游客数、满意度、清洁度四项指标全部实时动态更新的综合评分。 Playwright Interactive 在整个过程中承担了多轮自动化测试，验证路径铺设、摄像机导航、游客响应及 UI 指标的正确性。从写代码到测试验收，模型全程自己完成。 博主 Angel 同样用 GPT-5.4 写了一个 Minecraft 克隆版，模型花了约 24 分钟，运行流畅，过程中没有卡住。他在推文里写道「Minecraft 基本上被攻克了，我现在得找个新测试了」。 沃顿商学院教授 Ethan Mollick 同样获得了早期访问权限。他用同一条提示词，让 GPT-5.4 Pro 生成了一个受《皮拉内西》启发的三维空间场景，全程没有报错，只额外追加了一句「把它做得更好」的指令。他随后把结果和两年前 GPT-4 生成的版本并排放在一起，差距一眼可见。 03 操控电脑这件事，它现在比你做得好 这是 GPT-5.4 这次发布里最值得单独说一说的变化。此前 OpenAI 的计算机操控能力是一个独立模块，跟模型的语言理解、代码生成之间有一道明显的分隔。 两套系统各管各的，信息要来回传递，效率自然打折。现在这道分隔没了，GPT-5.4 操控电脑时，用的就是模型本身的推理能力，不需要再绕一圈。 这也是 OpenAI 第一款将计算机使用（computer use）能力原生内置进通用模型的产品，以后谈 AI Agent，相信这会是一个新的起点。 基准测试结果显示，OSWorld-Verified 基准测试桌面导航能力，用截图加鼠标键盘交互完成真实操作系统任务。GPT-5.4 达到 75.0% 的成功率，人类基线是 72.4%，GPT-5.2 是 47.3%。 简言之，它不仅追上了人类，还超过了人类。 在只用截图模式测试浏览器操控的 Online-Mind2Web 基准中，GPT-5.4 达到 92.8%，对比对象 ChatGPT Atlas 的 Agent Mode 是 70.9%， 真实部署案例更能说明问题。Mainstay 将 GPT-5.4 用于约三万个物业税务门户网站的自动表单填写，首次成功率达 95%，三次以内成功率 100%，而此前同类模型仅在 73% 至 79% 之间。会话完成速度提升约三倍，Token 消耗降低约 70%。 这背后绕不开视觉感知能力的改进。操控电脑说到底是一件需要「看清楚」的事——看清楚界面上有什么、按钮在哪里、点击是否准确。 GPT-5.4 在这一层做了专项加强，引入了原始图像（original）输入模式，支持最高 1024 万像素或 6000 像素最大边长的高保真图像输入；原有的高清（high）模式上限也从此前的标准提升至 256 万像素或 2048 像素最大边长。 04 工具调用与网页搜索：持续性是核心竞争力 一个复杂的 AI Agent 系统，背后可能挂着几十个 MCP 工具。过去的做法是每次对话开始前，把所有工具的说明一股脑塞进去，不管这次用不用得上，Token 先花了再说。 GPT-5.4 换了个思路：先给模型一份简单的工具清单（即引入工具搜索机制），真正需要用哪个，再去把那个工具的详细说明取过来，用过一次的还能直接缓存，下次不用重新拿。 在 250 项任务的测试中，启用 36 个 MCP 服务器的完整配置下，工具搜索模式在保持准确率完全不变的前提下，将总 Token 消耗降低了 47%。将近一半的成本节省，精度一点没少。 网页搜索方面，GPT-5.4 在 BrowseComp 基准上得分 82.7%，比 GPT-5.2 的 65.8% 高出 17 个百分点，Pro 版更达到 89.3%，创下业界最高分。Zapier CEO 评价说，GPT-5.4 会在其他模型放弃的地方继续搜索下去，是他们测试过持续性最强的模型。 05 百万 Token 上下文：长长长长长长 GPT-5.4 在 API 中支持最高 100 万 Token 的上下文窗口，相当于可以把一个完整项目的所有相关文档一次性塞进同一次对话。 但从测试结果来看，128K 至 272K 是表现最稳定的区间，适合日常使用。 256K 以上准确率开始下滑，需要针对具体任务验证后再用。512K 至 1M 区间的得分降至 36.6%，目前更接近实验性质，不适合直接用于对精度要求高的生产任务。 还有一个实际的成本问题需要注意：超过 272K 的请求会按两倍用量计入配额。也就是说，发一次超长上下文的请求，额度消耗等于两次普通请求，用之前值得想清楚是否真的需要这么长。 至于在视觉抽象推理基准 ARC-AGI-2 上，GPT-5.4 Pro 得分 83.3%，而上代 GPT-5.2 Pro 仅为 54.2%。 再比如 FrontierMath Tier 4 是目前公认最难的数学基准之一，包含 50 道研究级别的数学题，人类数学家可能需要数周才能解出。GPT-5.4 Pro 在这个基准上得分 38.0%，上代为 31.3%。 这个数字的参照系是：一年前，最好的成绩是 o3 的 2%，目前最好的开源模型是 4.2%。 博主 Deedy 在推文中写道，从 2% 到 38%，「简直令人震惊」。Humanity's Last Exam 有工具辅助时，GPT-5.4 Pro 得分 58.7%，GPT-5.2 Pro 是 50.0%，差距接近 9 个百分点。 06 执行中调整，不是完成后返工 用过 AI 处理长任务的人大概都有过这种体验：等模型跑完一大段，发现方向不对，只能从头再来，时间全浪费了。 GPT-5.4 Thinking 在 ChatGPT 中新增了一项「中途打断」功能：在处理复杂任务之前，模型会先呈现工作计划概要，再开始执行。用户可以在执行过程中随时介入调整方向，不必等到结果出来再从头重来。 这个功能把纠偏这件事从「完成后」提前到了「执行中」，对需要多轮协作的任务来说，体验差别会比较明显。功能目前已在 chatgpt.com 和 Android 应用上线，iOS 版本即将跟进。 即日起，GPT-5.4 向 ChatGPT Plus、Team 和 Pro 用户开放，替代 GPT-5.2 Thinking 成为默认思考模型。 GPT-5.2 Thinking 将保留至今年 6 月 5 日后正式退役。Enterprise 和 Edu 用户可由管理员在后台开启早期访问，GPT-5.4 Pro 仅对 Pro 和 Enterprise 计划开放。 API 标准版定价为输入 2.50 美元/百万 Token，缓存输入 0.25 美元/百万 Token，输出 15 美元/百万 Token。Pro 版为输入 30 美元/百万 Token，输出 180 美元/百万 Token。Batch 和 Flex 处理享标准价格五折，Priority Processing 为两倍标准价格。 当然，强大的推理能力也有它的另一面。Hyperbolic 联合创始人金宇晨在 X 平台吐槽，GPT-5.4 Pro 是他用过最爱「过度思考」的模型——仅仅发了一句简单的「Hi」，模型就开始认真推理，直接烧掉了 80 美元。 这并非个例。推理模型的特性决定了它在处理任何输入时都倾向于深度思考，哪怕问题本身根本不需要。对于日常轻量任务，标准版或许是更合适的选择；Pro 版的推理火力，还是留给真正值得的场合更划算。 过去两年，AI 能力的讨论主要集中在基准测试成绩上的「聪明」，但 GPT-5.4 的聪明指向的是能够在真实工作流中，足够可靠地承担责任。 过去 AI 只能输出文字，人还需要亲自操作才能让事情发生。现在模型可以自己打开浏览器、填写表单、点击按钮、记录结果，独立完成一个有头有尾的任务闭环。 AI 正在从一个擅长回答问题的系统，变成一个擅长完成任务的系统。而这个转变的速度，显然比大多数人预期的更快。

Anthropic 凤凰网科技讯 北京时间3月6日，据彭博社报道，一位美国高级国防官员称，五角大楼已正式通知AI公司Anthropic PBC，该公司及其产品被认定对美国供应链构成风险，这使得双方围绕AI保障措施的争端进一步升级。 “战争部(国防部)已正式通知Anthropic领导层，该公司及其产品被认定为供应链风险，立即生效。”该官员周四对彭博社表示。特朗普政府现在将国防部改称为战争部。 这位国防官员并未说明五角大楼是何时以及通过何种方式通知Anthropic的。 Anthropic发言人尚未就此置评。Anthropic此前曾表示，如果五角大楼将其认定为“供应链风险”，公司将会在法庭上对此提出挑战。 五角大楼的这一认定，可能会同时对Anthropic以及严重依赖该公司软件的军方造成影响。直到最近，Anthropic还是唯一能在五角大楼机密云环境中运行的AI系统供应商，其Claude Gov工具因其易用性而成为国防人员的首选。 Anthropic CEO达里奥·阿莫代伊(Dario Amodei)数周来一直在与美国国防部负责研究和工程的副部长埃米尔·迈克尔(Emil Michael)进行谈判，以敲定一份关于五角大楼使用Anthropic技术的合同。但是，双方最终因为AI使用限制问题谈判破裂。(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。

IT之家 3 月 5 日消息，苹果本周发布了七款产品，涵盖 iPhone 17e 到 MacBook Neo 等机型，但全新 Apple TV 和 HomePod mini 并未登场。 IT之家注意到，早在 2024 年末，就已有关于下一代 Apple TV 和 HomePod mini 的传闻，不少用户因此疑惑为何这两款设备迟迟未推出，据 Macrumors 推测，答案很可能与 Siri 有关。 去年 9 月，彭博社记者马克 · 古尔曼（Mark Gurman）曾报道，新一代 Apple TV 和 HomePod mini 都将支持由 Apple Intelligence 驱动的更个性化版 Siri。苹果原本计划去年推出改版后的 Siri，但该功能被推迟，Apple TV 和 HomePod mini 也因此大概率延期。据推测，传闻已久的苹果智能家居中枢设备同样受 Siri 延期影响而暂缓发布。 今年 1 月，苹果与谷歌宣布，谷歌 Gemini 将为 Apple Intelligence 后续功能提供支持，其中就包括今年即将推出的更个性化 Siri。苹果尚未公布更具体的上线时间，但古尔曼称，个性化 Siri 功能目前计划随 iOS 26.5 或 iOS 27 推出。 iOS 26.5 预计将于 4 月开启测试后，在 5 月发布；iOS 27 则会在 6 月的苹果全球开发者大会（WWDC）上亮相，并于 9 月向所有用户推送。据此推算，新款 Apple TV 和 HomePod mini 可能要到今年 4 月至 9 月才会发布。 此前有传闻称，下一代 Apple TV 将搭载 A17 Pro 芯片，这是支持 Apple Intelligence 的最老款芯片。该设备还预计配备苹果 N1 芯片，支持 Wi‑Fi 7、蓝牙 6 和 Thread 协议。 至于 HomePod mini，预计会采用 Apple Watch 的 S9 芯片或更新款芯片，不过目前尚不完全明确该芯片如何足以支持 Apple Intelligence 驱动的改版 Siri。其他传闻中的特性还包括 N1 芯片、音质提升、新款超宽带芯片，以及新增红色版本。 现款 Apple TV 发布于 2022 年 10 月，HomePod mini 则首发于 2020 年 10 月，两款设备均已到更新周期。希望更个性化的 Siri 能在未来数月内到来，随后这两款新品也能尽快登场。

从Mac到iPad再到iPhone，苹果在2026年春季带来了一波“全家桶”的更新。从近几次的规律来看，苹果似乎正在确立每年春秋两季的新品发布节奏：秋季主要发布重磅旗舰机型，春季则适当补充完善自家产品线，实现查缺补漏。 MacBook Neo与iPhone 17e 3月2日到3月4日，苹果分批次在官网直接上线了多款春季新品。这一次的发布会可谓看点十足，因为我们看到苹果开始在多个产品线，向入门用户递出了一个又一个橄榄枝。 iPhone 17e：实用主义新选择 根据最新的行业统计数据显示，截至2026年第7周，iPhone 17系列在中国市场的累计销量已经达到约2226.81万台，展现出了极强的市场统治力。也许我们总能在安卓阵营看到更强的芯片、素质更高的镜头、参数更好的屏幕。但是，它们始终没有iOS。 对于系统的感受，体现在你日常使用的每一天，当iPhone真正融于每个人的生活，它的销量自然也会水涨船高。 iPhone 17e 在iPhone 17系列大获全胜的背景下，苹果顺势推出了定位更加亲民的iPhone 17e。对于那些不打游戏，仅仅追求“能用更久、广告少、应用商店没垃圾软件”的用户来说，这台门槛更低的新机，自然成为了更合适的选择。可以看到的是，作为当前苹果生态的入门新选择，iPhone 17e的定位非常明确。它尤其适合初次接触智能手机的年轻人，或者是家中的长辈。iOS系统本身运行更加稳定，而且封闭的生态能够最大限度降低误下载流氓软件的风险，省去了许多后期维护的烦恼。 iPhone 17e 与过去的入门款iPhone相比，iPhone 17e也带来了一系列更具实用主义的升级。首先，它搭载了A19芯片，这意味着它与iPhone 17系列的其他机型，在系统层面享有完全相同的生命周期，并在AI的表现也处于同一水平。其次，它也加入了MagSafe，并且提升了无线充电的功率，它也可以享受更为完善的MagSafe生态，甚至在Apple Store零售店，也不再需要为了e系列机型单独定制一块摆放区域。 iPhone 17e 最重要的是，iPhone 17e今年也与国际接轨，采用SIM卡+eSIM卡的组合，它既能满足当前使用实体SIM卡的用户，也能更加温和地去推动国内市场eSIM的商用进程。 MacBook Neo：A系列芯片首次来到Mac产品线 MacBook Neo应该是本次春季发布会上的重磅新品。这一方面因为它是苹果产品线内首款命名带有“Neo”的设备，更是因为它从外观设计到产品展示，都向入门用户抛出了极具诚意的橄榄枝。 戴手链和首饰来展示MacBook Neo 诚然，MacBook Neo的硬件参数在数码发烧友眼中显得十分“复古”。它搭载A18 Pro芯片，两个USB-C接口还分别采用了USB 3+USB 2的组合，屏幕也仅仅采用sRGB色域，键盘也去掉了背光功能。然而，当我们把目光转向价格就会发现，这台售价4599元的MacBook，在叠加了国补、教育优惠甚至是各种补贴以后，已经可以轻松下探至3000元价位段。 MacBook Neo 3000元，能够买一台设计足够优雅的Mac，还拥有完善的macOS，这本身就极具吸引力。如果你正在使用iPhone，macOS与iOS能够提供更为完善的联动，无论是快速的AirDrop，还是iPhone镜像，完整、优雅、实用的系统生态，加上与苹果其他设备无缝联动的能力，就是苹果能够长期吸引用户的护城河。 MacBook Neo MacBook Neo无疑是我在此次春季发布会中最偏爱的产品，它的出现彻底改变了我过去对苹果产品线的固有认知。以往当有人咨询入门级设备如何购买时，我通常会建议他们购买老款机型或是二手设备，在保证性能的同时降低购买门槛，这是因为苹果产品在耐用性方面表现极佳，尤其是Mac系列拥有极其持久的生命周期。不过，总有很大一部分消费者极其排斥购买旧机型，同时，普通用户往往缺乏足够的鉴别能力，去判断一台二手设备是否暗藏猫腻或是性能受损。而MacBook Neo这类全新入门级产品的登场，恰恰为这部分预算有限的用户提供了一个“绝对不出错”的新选择。 搭载M4芯片的iPad Air：核心升级 除了上面两个补贴后价格3开头的设备外，iPad Air也同样贯彻了核心升级的思路。此次iPad Air配备了M4芯片，同时具备12GB的运行内存。目前在iPad产品线中，Air是一个能够被更多用户接受的产品，它拥有不错的性能表现，同时价格相比Pro也更加友好，是很多人初次上手iPad的好选择。 iPad Air iPadOS在不断更新的过程中，也让iPad更加接近一款专业的生产力设备。与iPad Pro相比，iPad Air是一个“既能爱奇艺，又能生产力”的设备，哪怕用iPad Air去看视频，也不会有很大的心理负担，而且M4芯片的加入，在面对日常轻办公，甚至是使用剪映/Final Cut Pro去剪辑都没有问题。对于预算有限但又渴求高性能平板体验的用户而言，搭载M4芯片的iPad Air就是一个极具竞争力的选择。 入门全家桶上新 用价格惠及更多人 大体上说，这次春季新品属于一次产品线的完美补齐。无论是iPhone 17e、搭载M4芯片的iPad Air，还是全新登场的MacBook Neo，它们不仅有着同价位段足够良好甚至堪称旗舰级的性能表现，更有着非常实惠的价格。 当国补叠加学生优惠后只有3开头的MacBook Neo出现，当搭载A19芯片的旗舰性能来到3开头的价位后，更多此前只能“等降价”、“买二手”的价格敏感用户，也将因此而极大受益。在当今供应链紧张、内存价格飞速走高的时代，苹果能够在保持价格友好的同时，提供“加量不加价”的体验，这无疑展现出了足够的诚意。

快科技3月6日消息，2026年世界移动通信大会（MWC 2026）期间，传音旗下Infinix正式发布年度巅峰旗舰NOTE 60 Ultra，这款机型由意大利传奇设计公司宾尼法利纳联合打造，融合超跑设计美学与尖端科技。 外观上，该机汲取高性能跑车的空气动力学理念，首创一体式相机底座模组设计，采用整块康宁大猩猩玻璃打造，让影像系统自然融入一体化铝合金机身。 同时保留满满仪式感，尾翼呼吸灯开机点亮，相机模组内的交互副屏可显示通知与动态元素，呼应赛车仪表盘设计。 配色上推出都灵黑、蒙扎红、阿马尔菲蓝、罗马银四款，灵感源自意大利文化与赛车精神。 正面配备1.5K Ultra HDR影院级屏，支持144Hz刷新率与4500尼特峰值亮度，搭配JBL调校的立体声系统。 性能上搭载4nm全大核天玑8400 Ultimate芯片，搭配自研性能引擎，多任务处理能效最高提升25%，保障长久流畅使用。 续航内置7000mAh硅碳负极超大电池，搭载自研电池自修复技术，每200次充电循环可恢复约1%电池健康度，支持100W有线快充与50W无线充电，有线48分钟即可满电。 搭载三摄全焦段影像系统，主摄为新一代2亿像素三星ISOCELL HPE传感器，搭配5000万像素潜望式长焦与112°超广角镜头。首次支持XDR显示标准与Ultra HDR拍摄，配备自研XDR图像引擎。 借助先进光学与算法，实现2倍、3.5倍光学变焦到7倍无损变焦的平滑过渡，最高支持100倍超远距拍摄。 作为全球首款支持多国覆盖的双向卫星通话智能手机，该机可在偏远地区、网络中断等突发场景下，实现卫星通话、短信发送与紧急位置共享，打破地理通信桎梏。

凤凰网科技讯 3月5日，比亚迪在深圳举办技术发布会，正式推出第二代刀片电池及闪充技术，并同步上市2026款仰望U7、U8及U8L三款旗舰车型。其中，仰望U7起售价为65.8万元，仰望U8起售价为100.8万元，主打行政级的仰望U8L鼎世版起售价达到130万元。此次发布的核心技术旨在解决新能源汽车的补能痛点，官方宣布在2026年5月11日前支付定金的非营运车主，可获赠一年内免费闪充充电权益。 在核心技术参数方面，首发搭载第二代刀片电池的仰望U7 2026款纯电版电池容量提升至150.01kWh，CLTC工况下纯电续航里程达1006km，插混版综合续航为1100km。凭借新一代闪充技术，该车型标称可实现“5分钟充好、9分钟充饱”。底盘系统方面，U7配备了云辇-Z电悬架与云辇-A+智能空气车身控制系统。 仰望U8 2026款则将综合续航能力提升20.5%至1205km，充电倍率达到9C。此外，U8车型升级了eTCS2.0扭矩控制技术与云辇-P+双阀液压减震器，并在智能化硬件上换装了全球首款3nm 5G车机芯片及天神之眼5.0系统。 针对高端商务市场的仰望U8L鼎世版 2026款，在续航与充电升级的基础上，重点强化了车辆的安全与隐私配置。新增功能包括全场景隐私安全加密、结合智驾系统的NOA爆胎稳行稳停，以及将应急浮水功能由手动升级为自动触发。官方透露，该车型已向美的集团董事长方洪波等企业高管进行交付。据了解，上述三项新增的安全功能后续也将通过OTA升级推送至老客户。 整体来看，仰望品牌此次产品更新主要依托电池、底盘及智能化硬件的迭代，以期在运动轿车、硬派越野及行政豪华三个细分市场巩固其高端定位。

机友们应该有感觉到，这两年各家大模型的能力，以及应用场景的落地，比前几年都快了不少。 之前可能大家都在卷超长上下文理解，卷文生图、图生视频。 但现在各家大模型能力都成熟了，也就卷起了智能代理Agent。 机友们可以把Agent智能代理，理解成一个能听懂人话，并且自主规划、记忆、执行和反思的智能助理。 跟常规的AI问答、搜索和研究不同。 Agent能自己动。 你提完要求后，它就默默干活去了，我们只需翘着腿等它交付结果。 最近很火的OpenClaw，就是因为能帮用户接管电脑，完成一些复杂任务，才迅速火了起来。 但有一说一，OpenClaw对于普通人来说，部署、学习和使用成本都略高。 大厂们也懂。 所以这段时间，一直在换着法子，把Agent塞进不同的应用场景里。 在千问这里，叫做「任务助理」。 在豆包那边，叫做「超能模式」。 而美团呢。 选择用AI浏览器的形态，加入这波大模型Agent战场。 喏，在3月初，美团正式发布了旗下首个AI浏览器—— Tabbit 目前处于公测期间，所有功能都是免费用的，也支持了Windows和macOS两大主流系统。 但说实话，机哥在深度使用之前，对这浏览器的期待值并不高，毕竟美团的主业又不是搞浏览器或者大模型Agent。 但这两天用下来，我承认脸被打得有点疼。 抛开刻板印象不谈，Tabbit浏览器的大模型集成度很高，Agent理解、规划和执行的能力，也比我想象中强得多。 要说缺点的话，可能就是内存占用有点高。 这还只是刚启动的状态。 OK，接下来详细跟机友们，聊下我的使用体验。 初来乍到的Tabbit浏览器，在界面设计和功能引导上，都没啥毛病。 开局就会让我选择用垂直标签页，或者横向标签页，浏览器数据的导入也比较无感。 再点几个按钮，咱们就能看到这浏览器的主页了。 没啥花里胡哨的广告，只有显眼的输入框放在中间。 默认情况下，它就是个常规的AI问答产品。 也因为是大厂财大气粗，它几乎一次性接入了所有国产大模型。 DeepSeek-V3.2、Doubao-Seed-1.8、Kimi-K2.5、Qwen3.5-Plus、GLM-5、MiniMax-M2.5、LongCat-Flash-Chat... 有种生怕用户不满意，干脆全都塞进去的即视感。 估计机友们也很好奇。 塞了这么多大模型进去，Tabbit又能干嘛呢？ 比较基础的用法，就是结合当前网页，或者其他标签页的上下文，提取出重点。 比如前几天iPhone 17e不是发布了么。 机哥当时想第一时间了解，这新机到底升级了啥，核心配置又有哪些。 我就可以在该网页里，点击右上角的「Chat」调出侧边栏，让Tabbit给我做个汇总。 为了方便查看对比，我把内容导出为PDF。 能看出不仅信息量很丰富，各项配置的列举也很清晰。 然后问题又来了。 我要是想同时了解iPhone 17e和M4 iPad Air的亮点，Tabbit能不能把事儿办成呢？ 答案是肯定的。 只要艾特一下，把另一个新品的官网介绍也引用进来，再让它提取两款新品的核心配置和价格。 机哥便同时得到了iPhone 17e和M4 iPad Air的核心配置汇总。 讲真的。 比以前自己到处翻官网配置对比和博主总结省心多了。 机哥还发现，这浏览器的引用兼容性贼强。 以往我们找大模型解决问题，可能是有个文档需要它帮忙总结，又或者是有个英文文章段落没看懂。 都得手动上传截图或文件，让AI去处理。 但Tabbit属于是「啥都能@」。 收藏书签、当前标签页、历史标签页、本地文件...省掉了我频繁手动复制粘贴的麻烦。 当然啦。 常规的多模态内容引用，以及总结润色啥的，都是很多大模型产品的基操了。 Tabbit浏览器真正的杀手锏，其实是「Agent智能代理」。 这功能的本质是，你跟它提需求，它再自己去理解和执行。 比如我想汇总锋潮科技官网，最近三天跟MWC有关的文章，于是就用「智能代理」模式提了这么个要求—— “帮我把这网站最近三篇和MWC有关的文章，填到里面，每篇文章需要包含：标题、内容摘要和字数显示。” 没过多久，Tabbit就理解了需求，开始执行起任务。 整个执行过程不用咱们盯着，更不影响我们正常浏览其他网页。 不过当时机哥担心它事儿办得不够稳妥。 基本是全程看着它干活的，整体的流程确实很「拟人」。 最后它在文档里输入的内容完全符合我的要求，包含了标题、内容摘要和字数显示。 当然这个使用场景，肯定不适用于所有人。 所以机哥还找了一些，大家平时都容易遇到的场景。 比如同一款产品，某宝和某东哪边更便宜？ 我说干就干，看看Tabbit能不能在智能代理模式下，完美完成任务。 经过了大概五分钟的等待。 Tabbit成功在两个电商平台中，找到了最便宜的链接，然后帮我加入了购物车。 这种随意使唤、言出法随且不用担心“助理”不耐烦的体验。 我相信机友们用过之后，都会觉得“旦用难回”。 另外还有个比较有意思的功能，机哥觉得很有必要提一嘴。 很多机友玩浏览器，不都会安装一些脚本或者插件，让网页更好用么。 在Tabbit浏览器上，就不用那么麻烦。 因为它自带了「脚本生成和执行」功能。 比如我想让某个网页开启黑暗模式，并且不影响文字和图片阅读。 说清楚需求后，Tabbit就会写出开箱即用的脚本，并且把特性和使用教程说得明明白白。 最终的脚本执行结果，机哥还是很满意滴。 除了简单的黑暗模式切换，像是什么网页净化啊，批量图片提取啊，网页风格大改造啊... 只要不是太无厘头的要求。 Tabbit都能把脚本捏出来给你执行。 错误示范 OK，以上就是机哥这几天用Tabbit浏览器的真实体验。 它和传统浏览器最大的区别有三个——有Agent、能自己写脚本、能选择用哪个大模型干活。 虽然本质上来说，浏览器Agent能做的事，肯定没有OpenClaw这种全局AI Agent那么多。 智能程度再高，也顶多是代替我们完成网页任务。 可OpenClaw们，已经能帮用户下电影、写代码和抢电影票了。 但话又说回来啊。 OpenClaw对于普通人的折腾成本，实在是太高了。 不仅安装部署麻烦，使用过程中还得面对各种命令行界面，还得接入聊天软件和API Key。 这套流程走下来，足以劝退90%以上用户。 哪怕你坚持了下来，也不一定能扛住超高的Token消耗。 最后还得防着它，会不会在操作过程中，误删什么重要文件。 相比之下。 能开箱即用、自带智能代理Agent的浏览器，可能是适合更多人的选择。 一方面是因为，浏览器是大家平时都会用到的软件。 另一方面，咱们平时要用到的网页，基本都会提前登录，变相解决了AI Agent需要额外配置和折腾Cookies的麻烦。 当然，如今Agent所带来的Token消耗量和成本，依旧是个问题。 所以机哥看到，哪怕是美团这样的大厂，目前在宣传上都不敢说“免费多久”，并且也早早上线了Pro套餐。 或许类似这样的Agent产品，以后都绕不开付费订阅的打法。 但这倒不是啥大问题。 如果每个月少喝两杯奶茶，能得到一个稳定好用的“智能助理”。 我估计体验过的用户，都是能够接受的。 啊对了，最后给机友们留个彩蛋。 这浏览器还有个国际版，目前支持免费使用Gemini、Claude和GPT三家最顶级的模型。 有条件的机友，可以自行去探索一波。

深夜凌晨2点，我刚准备睡觉。 然后，GPT-5.4，突然发布。 一下子激动的睡不着了。 真的，这真不是我天天咋咋呼呼啥的，我真的也很少会用激动的睡不着觉这种表述。 这是因为，我一直在等正式版的GPT-5.3或者GPT-5.4，来作为我的OpenClaw的首选模型。 理由特别简单，因为现代世界三十年，本质上基层都是代码，我们现在看到的关于计算机和互联网的一切，几乎都建立在代码的基础之上。 所以你可以理解为，代码能力，在很多时候，就代表着Agent能力的一根粗壮的腿。 一个优秀的Agent基座模型，在我的理解里，一般来说，需要三种都很强： 代码能力、世界知识、多模态理解。 当你这三个都能SOTA的时候，你几乎必然就是最牛逼的Agent模型，当然，还有一个重要的因素，就是价格。 在过去，Claude Opus 4.6，几乎就是Agent模型的代名词，因为代码、世界知识都很强，多模态能力虽然比不过Seed 2.0和Gemini 3.1 Pro，但是在一些场景里面，也够了，因为现在的Agent，跟现实物理交互还没有那么多，那个已经是具身智能的范畴了。 而我过去很喜欢的GPT-5.3-Codex，代码能力确实强，在做任务执行的时候，那简直就是指哪打哪。 但是最大的问题，这玩意是一个编程特化模型啊，世界知识就是一坨屎，连GPT-5.2都不如，所以OpenAI当时也是没办法，为了跟Claude打一打，只能加个Codex的后缀给放出来了。 所以你会发现，在规划能力上，是完全比不过Claude Opus 4.6的，但是最大的问题，其实还是因为世界知识的问题，就导致这玩意。 它说天书，讲的那些话，真的，我不是程序员出身，我看那个话，看的就真的超级费劲。 就比如说，我让他之前对我的一个AI热点网站的项目进行审查，主要就是review一下我的文档规范和我整个代码库。 然后，这哥们写的文档，我尼玛。。。 你再对比一下Claude Opus 4.6写的。 对比起来应该一目了然。。。 就是因为这玩意不说人话，世界知识也不行，所以，只是在Codex里面用用还好，但是你要是把它接到你的OpenClaw里面，去当做默认模型，你就知道啥叫灾难了，这哥们几乎没有人味，说起话来我想揍他。 所以我当时试了一下，就直接弃了，还是在我的OpenClaw里面，用的Claude Opus 4.6和Sonnet 4.6，做了一下场景调用。 那为啥说，我很期待GPT-5.4呢。 因为，Claude哪都好，但是，它贵啊！！！ 它真的好贵啊！！！！！！ 而且因为Anthropic这个呆逼，它把OpenClaw给疯了，所以我订阅的Claude的Max Plan的额度，是完全不能给OpenClaw用的，只能在Claude Code用，你想在OpenClaw上用，只能硬接API Key用。 但是大家都知道，Claude的API有多贵，那根本不是我们这种穷逼团队能用的起的，小规模用用还好，大规模用那公司直接破产了。 之前还有一条路是用反代，把Google家的Antigravity里面的Claude额度用插件代理出来，扔给OpenClaw用。 但是后面Google开始大批量封号，导致也没办法用了。 我过年的时候Google账号还被封了，被迫用AI去给Google写了一份声泪俱下的邮件。 我说我错了，我再也不会了。 后面Google才给我解封，但是反代肯定是用不了了。 而OpenAI就不一样了，最开始Claude疯狂封OpenCode账号的时候，OpenAI大手一挥，就站了出来，说我们不封，大家全力使用。 这是御三家里，唯一一个这么支持态度的，可以用第三方的工具，调用Codex的额度的。 那对OpenClaw自然也不例外了，也是几个顶级模型里面，为数不多的，可以直接走登录的，其他的都得用API。 真的，OpenAI这会真的是大善人。 还疯狂的给Codex加额度。 所以啊，Claude在OpenClaw里用，好是好，但是不能用订阅额度，只能用API，贵的一笔。 OpenAI的模型倒是可以用订阅额度，但是GPT-5.2代码又不行，GPT-5.3-codex又不说人话。 你看，要多别扭有多别扭。 而这一次，GPT-5.4来了！！！ 终于把这个短板给补上了！ 代码能力跟GPT-5.3-Codex齐平，世界知识比GPT-5.2还要强，还能使用订阅额度，20刀就可以用的超级爽。 你就说，这不是最适合OpenClaw的天选模型，还有谁是？嗯？ 从今天开始，用OpenClaw的，都把默认模型切换到GPT-5.4去，真的，信我。 回到GPT-5.4，老规矩，先看跑分。 就很爽。 先看最关键的几个。 GDPval：83.0% 这个是测AI在真实工作任务中表现的，包括金融、法律等44种职业的知识工作。 GPT-5.4 Thinking拿了83.0%，Claude Opus 4.6是78.0%，GPT-5.3 Codex是70.9%。 在真实业务场景里，GPT-5.4不只是会写代码，它还能跟你聊业务、聊金融、聊法律、聊各种专业领域的东西。 而且是用人话聊，不是用天书聊。 SWE-Bench Pro：57.7% 这个是测AI解决真实软件工程问题的，不只是Python，而是测四种编程语言。 GPT-5.4 Thinking拿了57.7%，GPT-5.3 Codex是56.8%。 基本持平。 这就是我最想看到的结果。 代码能力保住了GPT-5.3 Codex的水平，世界知识又补上来了。 OSWorld-Verified也是，75.0%。这个是测AI操作电脑的能力的，就是让AI像人一样，用鼠标点击、用键盘输入、在不同应用之间切换，完成各种任务。 GPT-5.4 Thinking拿了75.0%，超过了Claude Opus 4.6的72.7%，也保持了跟GPT-5.3-Codex的持平。 而且，GPT-5.4操作电脑的速度，快的离谱。 看下这个没有加速过的视频，会更直观。 自动播放 ToolAthon：54.6% 这个是测AI使用工具的能力的，也就是Agent能力的核心指标之一。 GPT-5.4 Thinking拿了54.6%，Claude Opus 4.6是44.8%。 差了将近10个点。 至于学术知识之类的，跟GPT-5.3-codex就没法比了，因为OpenAI自己也知道，所以，直接当时就没跑。 总之，翻译成大白话就是。 GPT-5.4 = GPT-5.3 Codex的代码能力 + 比GPT-5.2还强的世界知识 + 更强的工具使用能力 + 超级便宜的codex额度。 这四样加在一起，就是一个完美的OpenClaw天选基座模型。 然后还有几个很棒的特性更新： 1. 100万token的上下文窗口。 这是GPT-5.4的一个大升级。 之前GPT-5.3的上下文窗口是40万token，GPT-5.4直接翻了一倍多，到了100万。 这对Agent来说太重要了。 因为Agent在执行任务的时候，需要保持对整个任务的上下文理解。如果上下文窗口不够大，Agent干着干着就会忘事儿，前面说的东西后面就不记得了。 100万token，基本上足够应对绝大部分的Agent任务了。 当然，OpenAI也不傻，他们说，超过27万token之后，你的额度就算两倍了。 不过因为Codex给的额度实在是太多太多了，所以即使是2倍，其实也还好。 2. 原生计算机使用能力。 这个是GPT-5.4的另一个大卖点。 OpenAI说，GPT-5.4是他们第一个内置原生计算机使用能力的主线模型。 它在编写通过Playwright等库操作计算机的代码方面表现非常的出色，同时也能根据屏幕截图发出鼠标和键盘命令。 也就是代码和视觉齐飞，我感觉，这个小龙虾接入以后，就真的可以，直接用视觉，操控你电脑上绝大多数的软件了，真的，原生操控，想想都激动。 他们基于此，还发布了一个新的skills，叫playwright-interactive。 允许Codex同时以代码和视觉的两种方式，调试Web和Electron应用。 网址在此，大家可以自行安装。 https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.curated/playwright-interactive 3. 支持了工具搜索。 以前呢，当模型被赋予工具时，所有工具定义都会预先包含在提示中。 对于拥有大量工具的系统，这可能会为每个请求增加数千甚至数万个token，而且绝大多数的时候，都毫无意义，平白无故的导致成本上升、响应变慢，并在上下文中充斥模型可能永远不会使用的信息。 所以呢，这次他们也支持了工具搜索，就是GPT‑5.4不再直接接收完整工具定义，而是接收一份可用工具的轻量列表以及工具搜索功能。 当模型需要使用某个工具时，它可以查找该工具的定义并在当时将其追加到对话中。 就非常像Skills渐进式呈现的方式，目的很简单，还是优化上下文工程。 OpenAI在自己测试完以后，发现工具搜索配置在保持相同准确率的同时将总体token使用量减少47%，这个就非常牛逼了。 GPT-5.4 Thinking大概就是这样。 这次他们其实还发了个GPT-5.4 Pro，我就不细说了，反正就是一切都更牛逼了，但是对于大多数人来说，太贵了，也没啥大用，必须得200刀的Pro会员才能用。 API的整体价格还是得说一下，虽然大家大概率用的都会是订阅的额度。 相比于GPT-5.2，价格是涨了的，但是还是比Claude Opus 4.6，便宜不少，Claude Opus 4.6的价格是$5/$25每百万token（输入/输出），GPT-5.4只有他们一半。 目前ChatGPT已经上线了。 Codex也已经支持了，我自己在Codex里面粗浅体验了一下。 首先扑面而来的，那自然是清新沁人的人话。。。 比如我让它去把OpenAI官网的视频给扒拉下来，你看看这个发言：“这种活最烦”，“省的跟Cloudflare互相折寿”。。。 还有这个。 真的，Codex的输出，我真的能看得懂了。。。 做出来的东西，前端审美有了不错的进步，但还是不如Opus 4.6和Gemini。 写作粗略测了一下，还是一股子莫名其妙的爱用排比句的诡异的味道。 奇奇怪怪。 然后有点可惜的就是，我等到了凌晨6点多，OpenClaw目前使用Codex登录的方式，还是没有支持GPT-5.4。 这就导致，我还是没有机会测GPT-5.4在小龙虾上的效果。 不过估计我一觉睡醒，估计小龙虾就支持了。 因为社区里已经看到很多用户在催了，而且先行官们，都普遍反馈效果很好。 坐等支持，我真的已经迫不及待了。 又是开心的一晚。 如果你也在用OpenClaw，那记得OpenClaw支持了以后，把默认模型切换到GPT-5.4。 如果你还没用过OpenClaw，那正好，现在是一个很好的开始时机。 毕竟，有了GPT-5.4这个天选模型，体验只会更好。 2026年，真是疯狂的一年啊。 睡了。

　　日前，在拥有英国最大IMAX银幕的伦敦BFI IMAX影院，一名观众走过《哪吒之魔童闹海》电影宣传屏幕。 　　新华社记者 李 颖摄 　　中国动画电影《哪吒之魔童闹海》（以下简称《哪吒2》）3月14日在英国和爱尔兰开始点映，在欧洲影院迎来首批观众。 　　拥有英国最大IMAX银幕的伦敦BFI IMAX影院14日中午开启欧洲首场《哪吒2》放映。影片结束后，观众席爆发出热烈掌声与惊叹。 　　第一次观看中国动画的英国观众谢丽尔·芬尼根告诉记者，电影的故事情节深深触动了她，“看到最后，我的心都提到了嗓子眼”。 　　芬尼根说，《哪吒2》的视效技术、音乐制作和诙谐幽默都让她“倍感震撼”，不论是宏大场景还是人物的细微表情都令人印象深刻。她说，自己将补看《哪吒1》，还会“二刷”《哪吒2》。 　　不少在英中国留学生当天到场观看，还有影迷打扮成电影主角的形象沉浸式观影。他们表示，经过漫长的等待和期盼，终于在英国看到《哪吒2》，心情极为激动。他们为中国动画电影的进步感到骄傲。 　　欧洲发行商圣三一亚洲电影公司表示，该公司从光线传媒获得《哪吒2》在英国、爱尔兰、德国等欧洲30多个国家的院线发行权。本轮点映后，该影片将于21日在英国和爱尔兰以原版中文配英语字幕的方式正式公映，预计将覆盖100个城市、超过250家影院。 　　圣三一亚洲电影公司执行总监锡德里克·贝雷尔告诉记者，外国观众对哪吒这一角色，尤其是他的生活背景、面临的挑战和成长历程充满好奇。他说，《哪吒2》既是一部现代作品，又承载了中国悠久的传统与文化，英国各大影院对该片上映表现出极大兴趣，影片预售成绩远超预期，有望成为英国史上票房最高的中国电影。 　　数据显示，《哪吒2》累计票房（含预售及海外票房）已超20亿美元。 　　（据新华社电  记者章博宁、郭爽）

快科技3月19日消息，日前，世界知识产权组织（WIPO）公布2024年度PCT国际专利申请排名。 数据显示，2024年PCT申请总量达273900件，比2023年增长0.5%，中国仍然是最大的来源国，提交了70160件申请。 紧随其后的是美国，提交量为54087件，日本则以48397件位列第三，韩国和德国分别以23851件和16721件的申请数量排在第四和第五。 在中国重回增长（+0.9%）的同时，美国、日本和德国申请量分别下降了2.8%、1.2%和1.3%。 这是美国连续第三年下降，德国和日本连续第二年下降，相比之下，韩国增长了7.1%，连续27年实现增长。 企业方面，中国科技型企业在全球PCT申请中已占据重要地位，排名前50的申请人中，来自中国的实体共占据15个席位，这些企业的PCT申请总量达到了21730件，占中国全年总申请量的31%。 其中，华为以6600件的申请量排名全球第一，三星（4640件）、高通（3848件）、LG（2083件）和宁德时代（1993件）位居第二到第五名。 在排名前50的申请者中，三星申请量增长最快，2024年已公布申请增长716件，苹果（+441件）、高通（+438件）、谷歌（+335件）、小米（+286件）也有较大增幅。 据悉，数字通信（27605件）、计算机技术（2,600件）、电能技术（22760件）仍是PCT国际专利申请量最集中的领域。 据了解，自1978年世界知识产权《专利合作条约》（PCT）运行以来，美国一直蝉联榜首，2019年，中国首次超越美国，成为全球最大专利申请来源国。

IT之家 3月19日消息，科技媒体MacRumors昨日（3月18日）发布博文，报道称绿诺（Nanoleaf）发布全新桌面灯带产品“PC Screen Mirror Lightstrip”，让灯光效果实时同步屏幕色彩与音乐节奏，为游戏和影音娱乐场景注入沉浸式体验。 灯带可捕捉电脑屏幕画面（如游戏、电影），无缝匹配画面色彩，实时生成动态灯光效果，此外灯光能随音乐旋律变化，通过节奏分析实现光影律动。 用户订阅Nanoleaf Premium后，可启用“Orchestrator模式”，自定义不同音乐场景的氛围设定（如“激情摇滚”或“舒缓爵士”）。 该灯带专为32英寸以下显示器设计，支持灵活弯曲的波浪形结构，便于贴合显示器边缘或桌面布局，通过USB-C接口连接电脑，无需复杂配置，安装过程简单快捷。 用户通过“Nanoleaf Desktop”应用（支持Windows与MacOS）管理灯光效果，可调节亮度、颜色与动画模式，支持超过1600万种颜色，提供动态渐变、闪烁等视觉特效。 单条灯带定价50美元（IT之家备注：当前约362元人民币），可通过Nanoleaf官网预购，预计2025年3月底开始发货。

快科技3月18日消息，AMD AI PC创新峰会今天在京举办。峰会现场，联想集团执行副总裁兼中国区总裁刘军，分享了联想全栈AI战略布局的新进展。 值得一提的是，刘军在演讲中预告，一年一度的联想创新科技大会将于5月份举办，届时想见未见的“TA们”将正式与公众见面。 刘军表示，AI产业史诗级的跃进正深刻改变社会、行业、企业和每一个人。联想将在5月份发布想见未见的“TA们”，期待在混合式AI的大潮中与AMD等生态伙伴继续携手，加速产业变革，开启AI普惠新时代。 据了解，联想全栈AI的战略布局，包括AI终端、AI基础设施和AI解决方案与服务三大板块。 其中，AI终端板块的策略是“一体多端”。“一体”指的是天禧个人超级智能体，“多端”则是内嵌了天禧的AI PC、AI手机、AI平板和AI原生设备。 去年5月20日，联想率先上市全球首台AI PC，第三次引领PC产业代际升级。今年春节过后，联想发布了集成DeepSeek大模型的AI工作站，并在全球首发端侧部署70亿参数DeepSeek大模型的AI PC。

开启FSD的特斯拉Model 3 凤凰网科技讯 北京时间3月19日，据路透社报道，特斯拉要想在加州运营自动驾驶出租车需要获得一系列许可。周二，该公司获得了加州监管机构的首个许可。 加州公用事业委员会(CPUC)周二表示，已批准特斯拉的运输包车方承运人许可证(TCP)申请。这是一种通常与司机驾驶服务相关的许可证，允许该公司拥有并控制车队车辆，并安排员工进行预先安排的出行服务。 该许可证是特斯拉申请在加州运营自动驾驶网约车服务的前提条件，但CPUC发言人表示，这一许可证“没有授权他们提供自动驾驶车辆的乘车服务”，也不允许特斯拉向公众运营网约车服务。 CPUC在一封电子邮件中表示，特斯拉在2024年11月申请了TCP许可证，但尚未申请其他相关许可证。特斯拉若要运营一项向客户收费的完全自动驾驶出租车服务，还需要获得加州机动车管理局(DMV)和CPUC的额外许可。不过，DMV发言人周二表示，特斯拉尚未向该机构申请任何额外的许可证。目前，特斯拉仅获得了一张DMV许可证，可测试配有安全驾驶员的自动驾驶车辆。(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。

IT之家 3月19日消息，英伟达GTC 2025大会主题演讲正在进行中，在正式发布Dynamo后，英伟达CEO黄仁勋表示正在全力生产Blackwell，下半年过渡到Blackwell Ultra。 黄仁勋谈及了英伟达为何涉足以太网领域：大致而言，他们能够打造出低延迟的高性能以太网解决方案，以帮助其超级计算机之间进行数据传输。 IT之家注意到，黄仁勋还宣布推出NVIDIA Photonics，这是其迄今为止最强大的Spectrum-X以太网产品。Spectrum-X Photonics和Quantum-X Photonics将于2026年下半年推出。 英伟达芯片规划也已公布：Blackwell、Rubin、Feynman。

奥特曼宣布星际之门计划 凤凰网科技讯 北京时间3月19日，据彭博社报道，OpenAI规模为1000亿美元的“星际之门”基础设施计划的首个数据中心综合体可容纳多达40万个英伟达强大AI芯片。如果全部装满芯片，它将成为已知的最大AI算力集群之一。 根据开发商Crusoe的介绍，这个位于得州小城市阿比林的项目将于2026年中期完成建设，电力容量为1.2吉瓦。Crusoe计划于周二宣布下一阶段的开发。尽管该设施足以容纳数十万个先进的AI芯片，但目前尚不清楚它已承诺使用多少芯片。 Crusoe表示，目前约有2000工人在参与该项目的建设，未来计划增加到接近5000名。该项目将包括八座数据中心建筑，每座建筑的设计容量为最多容纳5万个英伟达GB200芯片。 阿比林已建成两个数据中心建筑 今年1月，OpenAI、软银集团和甲骨文公司在白宫联合宣布成立星际之门合资企业。该合资企业的目标是为OpenAI的更多先进AI模型提供所需的物理基础设施。OpenAI曾表示，将扩大星际之门的规模，使其在美国拥有多达10处数据中心综合体。 知情人士称，甲骨文已同意充分利用阿比林项目的基础设施和资源。OpenAI目前计划在该设施使用大约1千兆瓦的电力容量。截至发稿，Crusoe拒绝对项目的客户发表评论。OpenAI和甲骨文也尚未就此置评。(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。

皮衣老黄，带着最强AI芯片GB300闪亮登场“AI超级碗”GTC，燃爆全场！ 性能方面，和去年发布的GB200相比，推理性能是其1.5倍。 据悉，GB300将在今年的下半年出货。 除此之外，老黄还预览（2026年下半年发货）了英伟达下一代AI超级芯片，名字大变样——Vera Rubin。 其实它的命名规则和Grace Blackwell（GB）类似：Grace是CPU，Blackwell是GPU。 而Vera Rubin中的Vera是CPU，Rubin是GPU。根据老黄的说法： 几乎所有细节都是新的。 从预览的性能来看，Vera Rubin整体性能更是GB300的3.3倍。更具体一些： Vera：CPU的内存是Grace的4.2倍，内存带宽是Grace的2.4倍。 Rubin：将配备288GB的HBM4。 在Vera Rubin之后的下一代GPU（2027年下半年），英伟达会将其命名为Rubin Ultra，性能直接拉到GB300的14倍。 一个直观的对比，如下图所示： 更多的具体性能对比，是这样的： 性能上的提升，也正应了老黄在现场说的那句话： 大规模推理是一种极限计算。 Inference at-scale is extreme computing. 不仅如此，就连Rubin之后的下一代GPU，老黄也给亮出来了——将以Feynman来命名。 而纵观整场GTC，我们可以轻松提炼老黄提及最多的几个关键词：tokens、推理和Agentic AI。 但除此之外，还有一个比较有意思的关键词——DeepSeek。 英伟达官方博客称： 实现了DeepSeek-R1推理性能世界纪录。 每个用户每秒可处理超过250个token；实现每秒超过30000个token的最大吞吐量。 但这项纪录采用的是B200，英伟达表示随着Blackwell Ultra等新GPU的出现，纪录还将继续被打破。 而老黄在现场体现传统LLM和推理LLM的区别时，也是拿着DeepSeek-R1来举例： 嗯，微妙，着实有点微妙。 那么除了一系列新GPU之外，还有什么？我们继续往下看。 推出两款个人AI超级计算机 首先，第一款个人AI超级计算机，叫做DGX Spark。 它就是老黄在今年1月份CES中发布的那个全球最小的个人AI超级计算机Project Digits，这次取了个正式的名字。 DGX Spark售价3000美元（约21685元），大小和Mac Mini相当。 它采用的是英伟达GB10芯片，能够提供每秒1000万亿次的AI运算，用于微调和推理最新AI模型。 其中，GB10采用了NVLink-C2C互连技术，提供CPU+ gpu的相干内存模型，带宽是第五代PCIe的5倍。 值得一提的是，英伟达官网已经开发预定了哦~ 至于第二款个人AI超级电脑，则是DGX Station。 DGX Station所采用的，正是今天推出的GB300，也是首个采用这款芯片的AI电脑。 其性能如下： 拥有784GB的相干内存空间 拥有英伟达的ConnectX-8超级网卡，支持高达800Gb/s的网络速度 拥有Nvidia的CUDA-X AI平台，可访问NIM微服务和AI Enterprise 用老黄的话来说就是： 这就是PC应该有的样子。 This is what a PC should look like. 至于上市赶时间，则是将于今年晚些时候从华硕、BOXX、戴尔、惠普、Lambda和美超微等厂商处推出。 △ 搭载GB300的DGX Station主板 而根据英伟达官方的介绍，这两款个人AI超级计算机，是面向研究人员、数据科学家、AI开发者和学生设计的。 除此之外，老黄在这届GTC上还涉足了以太网，推出全球首个面向AI的以太网网络平台——Spectrum-X。 它由英伟达的Spectrum-4以太网交换机和BlueField-3 SuperNIC共同发力，能为AI、机器学习和自然语言处理等提供高性能支持。 相比传统以太网，Spectrum-X可将AI网络性能提升1.6倍，提高AI云的电力效率。 以及还包括基于硅光学的Spectrum-X Photonics和Quantum-X Photonics网络交换平台，用于使用硅光学的超大规模数据中心。 新的网络交换平台将端口数据传输速度提升至1.6Tb/s，总传输速度达到400Tb/s，使数百万个GPU能够无缝协同工作。 还开源了一系列软件 除了硬件，英伟达这次在软件开源方面也有几个新动作。 其中最重磅的，当属发布NVIDIA Dyamo，一个用于加速AI模型推理的分布式推理服务库。 老黄将其称为“AI工厂的操作系统”，核心目标在于提高推理性能的同时降低Test-Time算力消耗。 按照英伟达的说法，在NVIDIA Blackwell上使用Dynamo优化推理，能让DeepSeek-R1的吞吐量提升30倍。 至于背后原因，主要在于Dynamo可以通过动态调整GPU资源应对请求波动，并优化数据卸载到成本更低的存储设备，从而降低推理成本并提高效率。 目前Dynamo已完全开源，支持PyTorch、SGLang、NVIDIA TensorRTyTM以及vLLM，在GitHub获取后即可将推理工作分配到多达1000个NVIDIA GPU芯片。 此外，英伟达还宣布开源新的AI推理模型——Llama Nemotron，该系列模型也曾出现在今年1月的CES上。 据介绍，Llama Nemotron基于开源Llama基础模型构建，采用英伟达最新技术和高质量数据集进行剪枝和训练，优化了计算效率和准确性。 为了直观展示其性能，老黄在大会上将它和Llama 3.3（70B）以及DeepSeek R1 Llama （70B）进行了对比，下图展示了它们在Agentic任务上的平均准确率（横轴）与每秒处理的tokens数量（纵轴）： 可以看出，新的推理模型以49B参数量性能远超另外两个模型，在Agentic任务中表现更为突出。 目前Nano和Super模型可在NIM微服务中获取，Ultra模型即将推出。 与此同时，英伟达在自动驾驶和具身智能方面也有新进展。 大会开始不久，老黄即宣布英伟达与通用汽车达成合作： 通用将在自动驾驶上使用英伟达的AI技术。 在这之后，英伟达正式发布了端到端自动驾驶汽车全栈综合安全系统NVIDIA Halos。 这个系统主要将NVIDIA的汽车硬件和软件解决方案与尖端AI研究相结合，以确保从云端到车辆的自动驾驶汽车（AVs）的安全开发。 介绍过程中，老黄多次提到了“安全性”这个词，并公开声称： 我们是世界上第一家对每一行代码进行安全评估的公司 落实到具体上，Halos系统主要在三个互补的层面提供支持： 技术层面：包括平台安全、算法安全和生态系统安全； 开发层面：涵盖设计阶段、部署阶段和验证阶段的安全防护措施； 计算层面：从AI训练到部署的全过程，利用三种强大的计算平台，分别是NVIDIA DGX用于AI训练，NVIDIA Omniverse和NVIDIA Cosmos在NVIDIA OVX上运行用于模拟，以及NVIDIA DRIVE AGX用于部署。 到了大会的最后阶段，老黄宣布英伟达与Google DeepMind和Disney Research正合作开发下一代开源仿真物理模型Newton。 据英伟达介绍，Newton基于NVIDIA Warp构建，支持与MuJoCo Playground或NVIDIA Isaac Lab等学习框架兼容。 它主要用于机器人模拟训练，使用之后可以帮助研究人员安全、加速且低成本地训练/开发/测试/验证机器人控制算法和原型设计。 同时，英伟达还同步推出了 Isaac GR00T N1，号称全球首个开源的、完全可定制的人形机器人基础模型。 它采用双系统架构，灵感来自人类思考模式，包括快速思考的动作模型（System 1）和慢速思考的决策模型（System 2）。 在大会演示中，GR00T N1能够轻松泛化常见的任务，如抓取、移动物体以及在双臂之间转移物品，或执行需要长时间推理的复杂任务。 最后的最后，老黄在谢幕之前还成功“召唤”出了配有GR00T N1模型的机器人——Blue（星球大战机器人）。 虽然过程中有些不听话的“叛逆行为”，但好在还是给了点老黄面子（doge）。 One More Thing 今年的GTC大会，除了老黄的主题演讲，还有一件事最值得期待： 那就是今年首次设立的“量子日”活动，届时老黄将与D-Wave Quantum和Rigetti Computing等十余家量子计算行业领军企业的高管同台，讨论量子计算的技术现状、潜力以及未来发展方向。 要知道今年年初时，老黄一句“量子计算还需20年才实用”，相关概念股曾应声腰斩。 所以大家这次都在观望，老黄是否又会“语出惊人”，相关探讨是否会对量子计算产业产生更大影响。 咱们继续坐等答案揭晓~

IT之家 3月19日消息，科技媒体Android Authority昨日（3月18日）发布博文，报道称智能硬件公司Core Devices最新推出Core 2 Duo和Core Time 2两款智能手表，搭载开源的Pebble OS系统，续航长达30天。 这两款产品由前Pebble首席执行官埃里克・米吉科夫斯基（Eric Migicovsky）创立的新公司开发，旨在延续Pebble粉丝期待的经典功能与设计。 Core Devices公司成立于Pebble品牌被谷歌收购后，因法律限制无法直接使用 Pebble 名称，但通过开源的Pebble OS系统延续其生态。 IT之家此前报道，谷歌于2025年1月开源了Pebble OS的源代码，包含应用框架、表盘及健康追踪功能，使开发者能复用超10000个现有应用与表盘。   Core 2 Duo Core Time 2 屏幕 1.26 英寸黑白电子墨水屏 1.5 英寸 64 色带触控电子墨水屏 分辨率 144×168 pixels, 176 DPI 200×228 pixels, 202 DPI 交互 4 个按钮 4 个按钮 + 触控屏幕 材质 聚碳酸酯塑料机身 金属机身 传感器 6 轴传感器 + 指南针 + 气压计 6 轴传感器 + 指南针 + 气压计，额外支持心率监测 续航 满电续航 30 天 满电续航 30 天（预估） 价格 149 美元 225 美元 发售时间 2025 年 7 月 2025 年 12 月 米吉科夫斯基提出了电子墨水屏、超长续航、简约设计、实体按键及可定制固件这五项核心需求，并表示通过新一代蓝牙芯片技术，电池续航较初代Pebble提升4倍。